[Feature] 切换 embedding 模型后自动重建向量，或至少把「向量通道已降级」变成醒目提示 #2083

检查项

• 我确认在Issues列表中并无其他人已经建议过相似的功能
• 这个新功能可以解决目前存在的某个问题或BUG
• 你已经更新了最新的dev分支，但是你的问题依然没有被解决

期望的功能描述

在切换 embedding 模型后，希望系统能自动重建向量；退一步，至少要把"向量通道已降级"变成醒目提示。

现状

把 [model_task_config.embedding].model_list 换到另一个同维度（1024）的 embedding 模型后，A_Memorix 的双池向量通道会被静默停用：

[记忆内核] 双池 ready manifest embedding 指纹不匹配，保持单池降级:
  manifest=sha256:78ae…（旧模型）, current=sha256:8724…（新模型）
[记忆内核] 向量通道暂不可用，已保持原文件并降级运行: code=v2_fingerprint_mismatch

此时管理接口（POST /api/webui/memory/runtime/vectors/rebuild，dry_run: true）明确知道需要重建：

{
  "embedding_fingerprint_status": "mismatched",
  "vector_rebuild_required": true,
  "degraded": true,
  "retrieval_mode": "sparse_graph",
  "available_channels": ["metadata", "sparse", "graph", "embedding"],
  "unavailable_channels": ["vector_read", "vector_write"],
  "vector_health": { "state": "incompatible", "error_code": "v2_fingerprint_mismatch", "recovery_stage": "rebuild_required" }
}

影响

• 长期记忆的语义检索实际停摆，只剩 BM25 稀疏检索 + 图谱召回；
• 但聊天看上去一切正常，日志只有 level: warning，WebUI 也没有醒目提示 —— 不看日志几乎发现不了；
• 只有手动调用一次 rebuild_all_vectors（非 dry_run）才能恢复。

期望

1. 自动修复：配置热重载 / 启动后检测到 vector_rebuild_required == true 时，自动执行一次 rebuild_all_vectors（本机实测：3489 条 ≈ 133.8 秒、0 失败，代价可接受，且是幂等的）；
2. 若担心开销，至少在 WebUI 记忆页把该状态做成显著提示 + 一键重建按钮，并把对应的日志级别从 warning 提到 error；
3. 可选：把"指纹不一致导致向量通道停用"作为一条可见的运行时事件推给前端。

与 #2010 的区别（避免误判为重复）

• bug(A_memorix): 内核热重建后 embedding 指纹永远无法校验，向量通道降级死循环并导致摘要导入 NoneType #2010 的现象是 embedding_fingerprint_unavailable（source=configured），由内核热重建 + 进程内 embedding 缓存引起，重启进程才能恢复；
• 本条的代码是 v2_fingerprint_mismatch（新旧指纹都是 source=observed），由用户更换 embedding 模型引起，rebuild_all_vectors 即可恢复；
• 两者共同点是：都只以 warning 呈现，且都会让向量通道在无人察觉的情况下关闭。

补充信息

我目前的缓解方式（供参考，不算上游应有的方案）：

• 每 5 分钟跑一次健康探针，读取上面那个 dry_run 响应，发现 mismatched / degraded / 不可用通道 就通过聊天通道告警；
• 每天凌晨 03:30 的定时任务在探针发现异常时自动执行重建。

本报告来自一台真实部署的机器；日志中的密钥、QQ 号、主机名与个人目录路径均已移除，仅保留状态字段与版本号。